相位一致性结合局部二元模式的纹理分类方法

局部二元模式(Local binary pattern,LBP)是一种经典的纹理分析方法,然而现有LBP方法对噪声非常敏感,其鲁棒性并不高。提出了一种利用相位一致性(Phase congruency,PC)提高LBP在噪声图像中的鲁棒性的方法。首先计算图像的PC值,即用Log-Gabor滤波器对图像进行滤波,然后将不同方向上的滤波结果融合在一起得到二维PC值,接着在PC值的基础上计算LBP特征并统计其直方图,最后用Chi-square距离来度量纹理图像之间的相似性。由于滤波过程可以极大地降低噪声对图像的干扰,因此LBP与PC方法结合后在图像表征和纹理描述中具有较高的鲁棒性能。     

OFDM技术与MIMO-OFDM技术及其性能比较

正交频分复用(OFDM)是一种特殊的多载波传输方案,具有良好的频带利用率,减少了保护带宽。多输入多输出(MIMO)系统是指在发射端和接收端分别设置多副发射天线和接收天线。采用MIMO技术可以提高信道容量和信道可靠性,降低误码率。MIMO-OFDM技术是MIMO与OFDM技术结合形成的一种技术,该技术是在OFDM系统中采用阵列天线实现空间分集,提高了信号质量。本文阐述了OFDM和MIMO-OFDM技术基本原理,并对其性能进行了比较。     

相位一致性结合局部二元模式的纹理分类方法

局部二元模式(Local binary pattern,LBP)是一种经典的纹理分析方法,然而现有LBP方法对噪声非常敏感,其鲁棒性并不高。提出了一种利用相位一致性(Phase congruency,PC)提高LBP在噪声图像中的鲁棒性的方法。首先计算图像的PC值,即用Log-Gabor滤波器对图像进行滤波,然后将不同方向上的滤波结果融合在一起得到二维PC值,接着在PC值的基础上计算LBP特征并统计其直方图,最后用Chi-square距离来度量纹理图像之间的相似性。由于滤波过程可以极大地降低噪声对图像的干扰,因此LBP与PC方法结合后在图像表征和纹理描述中具有较高的鲁棒性能。
     

方块截短编码的新方法

方块截短编码是图像压缩和视频压缩的一种有效技术之一。已有的算法存在图像子块划分过大时图像还原质量不佳的缺陷。文章提出了一种新的实现方块截短编码的算法,该算法以新的图像还原度量方法作为误差函数,保持图像子块中的前2阶矩不变并分别作为该误差函数的条件,利用拉格朗日乘子法寻求误差函数的极值以求得最佳还原图像。实验证明在图像子块较小时和已有算法有相同的图像还原质量,当图像子块较大时,较之已有算法有明显的提高。     

基于视觉特征的水果蔬菜自动分类方法

为实现超市中水果蔬菜等产品的自动销售，提出了一种基于视觉特征的水果蔬菜自动分类方法。首先将所获得的水果蔬菜图像划分为多个重合的子块；接着提取这些子块的视觉特征，即尺度不变特征和方向梯度直方图特征；为了提高特征的表征能力，还将这些提取出的特征融合在一起描述目标；然后对融合后的特征做编码和池化操作以降低特征维数并提高特征区分能力；最后用所得特征训练支持向量机分类器并最终实现水果蔬菜的自动识别与分类。与现有方法相比，提出的方法在超市农产品数据库上取得了较高的识别率，从而为实现水果蔬菜的自动销售提供了技术支持和理论保障